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conocimiento tácito: estudio de un caso en Volvo

Dick Stenmark

IntroducciónDesde que el hombre compartió por primera vez con sus congéneres su conocimien-to sobre cómo hacer fuego, tanto los maestros cuando forman a sus aprendices, comolos padres cuando enseñan a sus hijos han empleado la gestión del conocimiento. Sinembargo, en los últimos años, la importancia del conocimiento en el mundo de la em-presa y de la industria ha aumentado de forma drástica y ha dejado de ser un recursomás para convertirse en un pilar fundamental. Muchos directivos se preocupan ahorapor la gestión eficaz de este activo y la gestión del conocimiento (GC) como concep-to se ha convertido, así, en un tema controvertido.

Sin profundizar demasiado en el debate filosófico sobre la definición exacta delconocimiento, percibimos desde un punto de vista epistemológico que el conocimientopuede dividirse en varias dimensiones. Tal y como sugería Polanyi (1966), una cate-gorización consiste en distinguir entre conocimiento tácito y conocimiento explícito.La expresión «conocimiento tácito» se refiere a un conocimiento que no puede arti-cularse con facilidad y que, por lo tanto, sólo existe en las manos y en las mentes delas personas, para manifestarse después mediante acciones. El conocimiento explíci-to es el conocimiento capturado y codificado en manuales, normas y procedimientosy resulta sencillo de transmitir. Otros autores sugieren esquemas de clasificación máspormenorizados. Por ejemplo, Choo (1998), que se basó en la tipología de Boisot (1995),distingue entre conocimiento tácito, explícito y cultural, mientras que Blackler(1995), que amplió la teoría de Collins (1993), habla de conocimiento tácito individual,conocimiento tácito colectivo, conocimiento explícito individual, conocimiento so-cial y conocimiento codificado. Existen y se han propuesto muchas otras formas de cla-sificación del conocimiento, pero todas ellas se basan, de algún u otro modo, en las pre-misas establecidas por Polanyi. Aunque reconocemos la gran variedad de matices que

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existen entre ambos extremos, escogemos la terminología de Polanyi de conocimien-to tácito y explícito para enfocar el presente capítulo.

Este trabajo consiste en un estudio empírico sobre el uso de un sistema de reco-mendación en una amplia intranet corporativa. Las conclusiones empíricas se han in-terpretado con las teorías de Polanyi (1966) y de Argyris y Schön (1974) y su objeti-vo es comprender cómo utilizar la tecnología de forma innovadora en el contexto deuna intranet, más que estudiar la tecnología per se.

Se ha afirmado que en la investigación sobre GC han predominado los enfoquesbasados en sistemas de información/tecnologías de la información (SI/TI), por lo quese ha dado excesiva importancia a la codificación del conocimiento explícito de ma-nera que se adapte a las bases de datos tradicionales y a otras soluciones de SI (Swan,Scarbrough y Preston, 1999). Como parte de la comunidad de SI/TI, el autor está deacuerdo con esta crítica, pero alega que la tecnología puede utilizarse de muy diver-sas formas. En lugar de intentar transformar el conocimiento tácito en explícito, setrata de intentar concebir soluciones relativas a las TI para ayudarnos a localizar a losexpertos y a comunicarnos con ellos.

Este texto expone tres argumentos: en primer lugar, que nuestros intereses comoexpertos o profesionales son ejemplos de nuestro conocimiento tácito; en segundo lu-gar, que los documentos web pueden servir para visualizar y comunicar este conoci-miento; y por último, que tanto los sistemas de recuperación de información como lossistemas de recomendación pueden utilizarse para explotar el conocimiento tácito deuna organización sin necesidad de hacerlo explícito.

En el siguiente apartado examinaremos la dualidad del conocimiento tácito antesde explicar la relación entre conocimiento e intereses. El cuarto apartado expone unplanteamiento de la tecnología de recuperación de información, seguido de una pre-sentación del lugar y de la metodología de la investigación. A continuación de los re-sultados del estudio de campo, figura la discusión final.

El problema de la exteriorización del conocimiento tácitoUna propiedad del conocimiento tácito que, aunque problemática, resulta interesante,es la tensión inherente entre, por un lado, su valor y, por otro, su fugacidad. Su alto va-lor se debe a que el conjunto de nuestro conocimiento está formado casi en su totali-dad por cosas que conocemos y que somos incapaces de expresar. En palabras de Po-lanyi: «Sabemos más de lo que podemos decir» (1998, p. 136). Leonard y Sensiper vanmás allá al afirmar que «a menudo se sabe más de lo que se comprende» (1998, p. 114).Nuestro conocimiento explícito es, por tanto, sólo la punta de un iceberg, lo que ponede manifiesto la relevancia del conocimiento tácito y sugiere que debería de recibir másatención.

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Por desgracia, a las organizaciones les resulta difícil explotar el conocimiento tá-cito. Al residir sólo en el interior de las personas, no puede aprehenderse fácilmente demanera electrónica. El problema de determinar el conocimiento de cada uno crececon el tamaño de la organización. Como no se dispone del conocimiento tácito en suforma explícita, resulta complicado (si no imposible) difundirlo o compartirlo con ra-pidez en una organización. Estas circunstancias suponen un problema para las orga-nizaciones hoy día. En su conocido modelo de creación de conocimiento, Nonaka y Ta-keuchi (1995) sugieren que el conocimiento tácito se hace explícito a través del procesode externalización, es decir, mediante el uso de metáforas y analogías durante la inter-acción social. Sin embargo, se trata de un proceso complicado y costoso. Además, elhecho de que el conocimiento tácito deba externalizarse para su explotación limita suutilidad. Incluso se duda de la conveniencia de hacer explícito el conocimiento si éstees cierto (Hansen, Nohria y Tierney, 1999).

El aspecto problemático del conocimiento tácito es su fugacidad, lo que se debeal menos a tres razones: nosotros mismos no somos del todo conscientes de él; noexisten razones para hacerlo explícito a nivel individual; y existe un riesgo potencialde perder poder y ventaja competitiva al exteriorizarlo.

En primer lugar, Davenport y Prusak (1997, p. 70) apuntan que el conocimientotácito «incorpora tanto aprendizaje acumulado e inmerso que tal vez resulte imposibleseparar sus normas de la forma de actuar de un individuo». Un bateador de béisbol sabecómo golpear una bola, pero no puede describirlo de una manera lo bastante explíci-ta como para que alguien lo aprenda. Dicho conocimiento no puede representarse másallá del cuerpo humano. Choo (1998, p. 117) toma una postura similar: «El conoci-miento tácito se distribuye por la totalidad de la experiencia de las acciones de un in-dividuo»; «se basa en indicaciones táctiles registradas por el cuerpo humano al inter-actuar con su entorno». En otras palabras, nuestro conocimiento tácito nos aportainformación para nuestras actividades diarias, sin que nosotros lo consideremos o loreconozcamos como conocimiento. Por ejemplo, sabemos montar en bicicleta sin te-ner que pensar. El conocimiento reside en nuestro interior, pero no somos capaces deregistrarlo en un manual ni de explicárselo a los demás. Para transmitir dichas aptitu-des, el maestro y el aprendiz deberán compartir sus experiencias a través de accionesdurante periodos de prácticas.

En segundo lugar, desde el punto de vista individual no existe una necesidad realde exteriorización. Como somos capaces de utilizar nuestro conocimiento tácito sinpensar, no necesitamos documentarlo. Tener que expresar nuestro conocimiento táci-to en palabras no sólo constituiría una tarea ardua y laboriosa, sino una labor de la queno nos beneficiaríamos directamente. Sería más bien en beneficio de otra persona denuestra organización o por el bien de la comunidad. Grudin (1987) alega de formaconvincente que las situaciones en las que una persona se ve obligada a realizar un tra-bajo del que se beneficia otro suelen terminar en fracaso.

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Leonard y Sensiper (1998) tratan una tercera razón del carácter evasivo del co-nocimiento tácito. Alegan que hacer explícito el conocimiento tácito no siempre resultabeneficioso para el individuo. Si el conocimiento tácito aporta una ventaja competiti-va relevante, apenas existen razones para compartirlo con el resto de la organización.Llevado al extremo, el intercambio masivo de conocimiento mediante la externaliza-ción podría dar lugar a una realidad en la que un miembro de una organización «se des-prenda de forma automática» de las razones de su existencia en dicha organización.

Carácter tácito de los intereses profesionales

Puede que la imagen ideal del trabajo de una organización difiera de forma significa-tiva de la realidad. En su estudio etnográfico sobre la forma de administrar el trabajoen Xerox, Orr (1996) describe las formas en las que la opinión de la organización so-bre el trabajo contrasta radicalmente con lo que en realidad se necesita para llevar acabo una tarea. Aunque existen descripciones formales de cada puesto de trabajo, ra-ramente bastan para representar las acciones realizadas durante una jornada laboral.Nuestros intereses como expertos profesionales nos suelen llevar, más bien, a exten-dernos en las tareas que se incluyen en la definición de nuestro papel e incluso, a me-nudo, en aquellas que no nos corresponden.

Sin embargo, su significado diario es demasiado general para resultar de utilidadpara este debate, a menos que el ámbito se reduzca al marco de la empresa. Suchman(1987) alega de forma convincente que todas nuestras acciones se sitúan en unas cir-cunstancias sociales y físicas particulares y que dependen en gran medida del cono-cimiento tácito. En el contexto de una oficina, los intereses profesionales concretos go-biernan gran parte de nuestra actividad diaria, ya que imponen los informes que leemosy los documentos que redactamos. Si fuéramos capaces de capturar parte de dicha ac-tividad y sacar provecho de nuestros intereses subyacentes, tal vez podríamos comu-nicar parte de nuestro conocimiento tácito. Esta posibilidad podría resultar útil para unaorganización, ya que permitiría compartir este valioso recurso y nos ayudaría a en-contrar personas con un conocimiento relevante.

Aunque tal vez seamos incapaces de elaborar una definición exhaustiva de nues-tros intereses, solemos tener pocos problemas para determinar si un documento enconcreto resulta o no interesante. Puede que la razón por la que sabemos de manera in-tuitiva lo que nos interesa pueda explicarse mediante la teoría de Polanyi del extremodistal y el extremo próximo del conocimiento tácito.

Polanyi argumenta que el conocimiento tácito posee dos propiedades distintasque denomina su extremo distal y su extremo próximo, respectivamente. El extremopróximo es el más cercano a nosotros, mientras que el extremo distal es la parte másalejada. Polanyi lo ilustra con una descripción de un policía que ayuda a un testigo areconstruir la imagen de un delincuente que es incapaz de describir, a partir de una gran

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variedad de dibujos de rasgos humanos, como los ojos, la nariz o el pelo. Al pasar dela primera imagen de su recuerdo, más cercana, a la segunda y más distante de la co-lección de dibujos, el testigo es capaz de comunicar su conciencia del rostro.

De forma parecida, Polanyi se refiere a un experimento en el que a una persona sele presentaban una gran cantidad de sílabas sin sentido y tras determinadas sílabasse le aplicaban descargas eléctricas. Resulta interesante que el sujeto era capaz de an-ticipar la descarga al ver las sílabas correctas, pero al preguntarle sobre ello era inca-paz de identificarlas. De nuevo, al esperar el extremo distal (la descarga), la personapuesta a prueba era consciente del extremo próximo (la asociación con la descarga).El conocimiento tácito, según Polanyi, es comprender la unidad que constituye este parpróximo/distal. Sólo somos conscientes del extremo próximo en presencia del extre-mo distal, pero seguimos sin ser capaces de comunicar el primero.

Al aplicar las teorías de Polanyi al problema de nuestra investigación, compro-bamos que, cuando proyectamos nuestros intereses (extremo próximo) en el docu-mento (extremo distal), somos capaces de reconocer y expresar dichos intereses. El co-nocimiento tácito puede comunicarse a través de los documentos, aunque no seafácilmente expresable en palabras. Hansson (1998) alega que el conocimiento tácitono es «tácito» en absoluto, sino que simplemente se expresa en una forma que no esel lenguaje oral. De hecho, Choo (1998) sugiere que los recursos enriquecidos del dis-curso, incluidas analogías, historias y metáforas, deberían utilizarse para revelar elconocimiento tácito. Queda claro que necesitamos un instrumento para alcanzar estaotra forma, más enriquecida.

Nueva perspectiva sobre los sistemas de recuperación

Los sistemas de recomendación (p. e. Resnick y Varian, 1997) son capaces de antici-par los documentos en los que puede estar interesado un usuario y recomendar dichosdocumentos de una manera, en el mejor de los casos, inteligente. La manera de apli-car esta «inteligencia que anticipa» varía según la aplicación y no resulta relevantepara lo que se trata en el presente capítulo. La investigación académica y el éxito delas productos comerciales han demostrado que estos sistemas funcionan. Por tanto,podemos suponer con bastante seguridad que es cierto en este caso en concreto.

Al aplicar y estudiar la utilización de un prototipo de recuperación en Internet ba-sado en agentes, observamos comportamientos inesperados pero interesantes por par-te de los usuarios que nos condujeron a realizar más investigaciones. Nos basamosen estos estudios para afirmar que dichos sistemas pueden proporcionarnos el meca-nismo necesario para solventar los tres problemas clave mencionados con anterioridad:ayuda a comunicar el conocimiento tácito; presenta un incentivo natural para ello; yno conlleva una exteriorización de la ventaja competitiva. Al calificar determinados do-cumentos como interesantes, el usuario podía ordenar al sistema de recuperación ba-

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sado en agentes que mantuviera un perfil dinámico que representaba, en parte, su co-nocimiento tácito, sin necesidad de definir palabras clave de forma explícita o de ac-tualizar los archivos de forma manual. Puesto que el perfil se utiliza para proporcio-nar información más precisa y resultados de búsqueda más exactos al usuario, ésterecibe un incentivo natural para realimentar el perfil y, por tanto, para cultivarlo. El per-fil resultante representa parte del conocimiento tácito del usuario, que puede utilizar-se sin hacerse explícito.

Las investigaciones relativas a los sistemas de recuperación basados en agentes sehan centrado, sobre todo, en objetivos sobre la relación entre usuario y objeto, o entreusuario e información, aunque, en ocasiones, también han reflexionado sobre la rela-ción entre usuarios. Sin embargo, pocas investigaciones han enfocado los sistemas de re-cuperación basados en agentes desde un punto de vista de GC. Esto lleva a un debate so-bre el tipo de conocimiento que gobierna las actividades individuales y sobre el modo deconseguir utilizar el conocimiento tácito en la comunidad. El presente capítulo contribuyeal cuerpo de conocimiento al proponer una interpretación sobre la manera en la que elconocimiento tácito se activa y se hace tangible en el marco de una organización.

La investigación que aquí se describe no trata los sistemas de recomendación perse, sino la utilización de dicha tecnología. Sin embargo, el modo en el que se aplicó elprototipo del sistema de recomendación ayuda a explicar las conclusiones y, por tan-to, describiremos las principales funciones que se utilizan de esta herramienta. Al exa-minar las herramientas comerciales disponibles en aquel momento, quedó claro queexistían dos puntos de vista diferentes sobre la manera de administrar el contenido ysobre el papel que el usuario debía desempeñar. Estos puntos de vista se pueden des-cribir con los términos ingleses pull (tirar) y push (empujar), respectivamente.

Las aplicaciones push o de empuje se centran en los proveedores de contenidos yen el modo en que los propietarios de los sitios web proporcionan un valor añadido asus clientes. A pesar de ser capaces de adaptarse al comportamiento del usuario y deaprender a reconocer sus preferencias, se hace, sobre todo, para ayudar al proveedorde contenidos. Además, para poder ofrecer esta función, los servidores deben tenerinstalados el software apropiado, por lo que esta solución funciona mejor cuando se uti-liza un único servidor de Internet. Por ejemplo, cuando Amazon utiliza una tecnolo-gía push para recomendar libros o música, sólo recomienda libros y música del propiositio de Amazon. No aporta referencias a la competencia. Sin embargo, para una in-tranet este enfoque resulta menos útil.

Por otro lado, una aplicación pull o de arrastre comienza con las necesidades delusuario y, desde cualquier servidor de Internet, «tira» de toda la información que coin-cida con sus intereses, para después mostrársela a través de su navegador. No se ne-cesita modificación o reestructuración alguna de los datos existentes y no debe insta-larse ningún software adicional en los servidores de Internet. Dados los objetivos dela investigación, la tecnología pull se consideró más apropiada.

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La aplicación piloto que se utilizó en esta investigación, descrita con más detalleen otras publicaciones (Stenmark, 1999), se basaba en una herramienta de tecnologíade agentes comercializada por Autonomy Nordic. Utilizaba redes neurales y técnicasavanzadas mediante filtros para identificar patrones de texto en los perfiles y parabuscar patrones similares en otros perfiles o documentos web (Autonomy, 1998).

Todas las noches, el sistema buscaba en la intranet y sintetizaba cada documentoweb en una representación digital de 0,5 kilobytes. Esta «huella digital» contenía lascaracterísticas del documento. Una vez creada la firma digital, la parte racional del sis-tema era capaz de efectuar correspondencias entre conceptos (p. e. encontrar docu-mentos relacionados entre sí), crear agentes (p. e. instalar agentes que encontraran do-cumentos relevantes) y reciclado de los agentes (p. e. adaptar el agente a un conjuntode documentos relevantes).

Ubicación y método de investigaciónDurante el otoño de 1998 se emplearon cuatro meses en implantar un sistema derecomendación basado en agentes y en estudiar su utilización en Volvo InformationTechnology, una empresa de servicios de TI perteneciente al grupo Volvo. En aquelmomento, la intranet de Volvo constaba de unos 450 servidores de Internet y conta-ba con alrededor de 400.000 documentos. El contenido era en su mayor parte in-formación oficial o semioficial, como, por ejemplo, presentaciones de los departa-mentos, informes de proyectos, preguntas frecuentes (FAQ) y material de ayuda enlínea.

Para este estudio, que duró desde agosto a noviembre de 1998, se invitó a parti-cipar a ochenta usuarios, de los cuales aceptaron 48. El incentivo para participar se ba-saba en el supuesto de que el prototipo que se estaba probando les proporcionaría in-formación más concreta con menos esfuerzo por su parte. A los usuarios interesadosse les invitó a una reunión introductoria de dos horas en las que se explicaron un cier-to número de nociones fundamentales, incluidos el objetivo de la investigación, elconcepto de sistemas basados en agentes, el diseño de la aplicación y la manera de uti-lizarla, el modo de registrarse y de entrar en el sistema, y la forma de instalar y ejecutarcada agente. También pedimos a los participantes que mantuvieran un registro infor-mal de los sucesos concretos que, en su opinión, valiera la pena tener en cuenta, y lesinformamos de que nos pondríamos en contacto con ellos durante o después de laprueba para recopilar sus puntos de vista. Siete usuarios no pudieron acudir a ningu-na de las tres reuniones introductorias y se les proporcionó dicha información por co-rreo electrónico. La mayoría (pero no todos) de los 48 usuarios que se registraron y par-ticiparon en la prueba eran empleados de TI Volvo. Las descripciones de su puestode trabajo variaban desde técnicos y desarrolladores de sistemas a proveedores decontenidos y administradores. Todos eran usuarios informáticos experimentados conacceso a computadores personales conectados con intranet.

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El enfoque de la investigación se inspiraba en una teoría fundamentada, lo que sig-nifica que, en lugar de comenzar planteando hipótesis que se comprobarían más ade-lante, el tema se trata de modo experimental, es decir, dejando que las conclusiones em-píricas sugirieran las teorías sobre las que se construye el análisis. La investigacióntambién apoya la opinión de que nuestro conocimiento de la realidad se consigue sólomediante construcciones sociales como el lenguaje, los significados compartidos yartefactos como las herramientas o los documentos. Por lo tanto, la investigación tomaprestadas algunas características de lo que Klein y Myers (1999) denominaban inves-tigación interpretativa. Analizar el estudio de este caso supuso un proceso de itera-ción en el que la teoría descubierta se fue refinando de manera gradual hasta incluir to-dos los casos individuales observados. Las experiencias de los usuarios y los datosfactuales se han recopilado de diversas formas, como entrevistas, cuestionarios y aná-lisis de los archivos de registro de los servidores de Internet. En primer lugar, se invi-tó a todos los usuarios a una entrevista de grupo (aunque sólo acudieron ocho). Enlos resultados, se observó que comenzaban a surgir determinados patrones y se formóun primer esbozo de teoría. En segundo lugar, se envió un cuestionario por correoelectrónico a los cuarenta usuarios restantes (de los que respondieron doce). Despuésde retomar la parte analítica (Strauss y Corbin, 1990), de acuerdo con las respuestasde los usuarios y con los archivos de filtro, se llevaron a cabo siete entrevistas cuali-tativas semiestructuradas que dieron lugar a las conclusiones finales que aquí se ex-ponen. Las entrevistas eran de tiempo ilimitado y duraron de 28 a 66 minutos.

Resultados del estudio

En la semana siguiente a la introducción inicial del sistema, en la que se proporcionóa todos los participantes una IU (identificación de usuario), una contraseña y la di-rección de Internet del prototipo, la frecuencia de utilización era alta. Durante las dossemanas siguientes, la utilización disminuyó ligeramente antes de alcanzar un nivel es-table. Este nivel se mantuvo durante el resto de la prueba. En general, los usuariosutilizaron la aplicación de manera frecuente, incluso en exceso, durante varios días y,más adelante, prefirieron apartarse del sistema durante un tiempo antes de iniciar unanueva sesión. El prototipo se diseñó y se aplicó para apoyar la creación y el manteni-miento de agentes individuales, la facilitación de las comunidades en red y la capaci-dad para encontrar agentes similares. Los resultados de estos ámbitos se expondrán acontinuación.

El sistema piloto ofrecía agentes individuales que podían configurarse para en-contrar documentos de la intranet. Estos agentes no se limitaban a las búsquedas basa-das en palabras clave, sino que se centraban en una representación más rica de los in-tereses. Para recibir información personalizada, los usuarios debían identificarse con sunombre de usuario y contraseña. Una vez concedido el acceso, los usuarios podían crear agentes, asignarles un nombre y encomendarles tareas. Las tareas correspondían a las

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de un buscador, pero se expresaban con lenguaje natural. En general, los mejores re-sultados se obtuvieron cuando los usuarios cortaban y pegaban un documento rele-vante (o fragmentos de texto del mismo) y pedían al agente que encontrara documen-tos similares.

En general, las reacciones de los usuarios fueron positivas. Los 27 usuarios en-cuestados alegaron que el prototipo era útil, o al menos en potencia. Los encuestadosafirmaron creer en esta tecnología y declararon que la consideraban como «un activomuy importante» con un «gran potencial». En palabras de un usuario: «En el futuro senos bombardeará con más información aún y tal vez ésta sea la única manera de seguira la cabeza.» Con una supervisión automática de las categorías de búsqueda, el agenteera capaz de detectar las actualizaciones relevantes de la intranet y, por tanto, liberar alusuario de la búsqueda manual. Aparte de este aspecto de ahorro de tiempo, la razón quemás se alegó para fundamentar esa opinión era la facilidad de elaboración de consultas.Siete usuarios expresaron de forma explícita su agradecimiento por no tener que pen-sar en palabras clave descriptivas, ya que «de todas formas, nunca contienen del todoel significado que se tiene en mente», tal y como explicó uno de los usuarios. Sin em-bargo, ocho usuarios no veían útil el prototipo en su estado actual, aunque sí que opi-naban que una futura versión podría aportar los beneficios esperados. Para cada agen-te, el usuario tenía cuatro opciones: borrarlo, editarlo, buscar agentes similares ocomprobar el resultado. Los resultados de búsqueda que proporcionaban los agentes semostraban en una lista simple, parecida a las que generan la mayoría de los buscado-res y, al seleccionar los hiperenlaces asociados con el ratón, se mostraban los docu-mentos. Una vez que el usuario había leído y verificado que uno o más de los do-cumentos obtenidos eran relevantes, el usuario podía realimentar al agente de maneraútil marcando los documentos y pulsando el botón de reciclar. La firma digital del agen-te se combinaba entonces con la(s) firma(s) de el/los documento(s) seleccionado(s), loque daba como resultado una nueva firma del agente que reemplazaba a la anterior.

El proceso de reciclado no era sencillo y, a pesar de que en general se afirmaba queesos tipos de agentes de recuperación eran bien acogidos y se agradecían, muchosusuarios en realidad experimentaron sobre todo resultados negativos. La mayoría delos usuarios (15 de 27) declararon haber obtenido lo que ellos denominaban corres-pondencias «extrañas» o «inesperadas» con documentos. En palabras de un usuario:«Resulta complicado obtener algo de utilidad. Después de reciclarlo con documentosrelevantes, no encuentra nada.» Sin embargo, los usuarios tendían a achacar estos re-sultados negativos a su propia incapacidad más a que a la aplicación. Un usuario quehabía recibido muy poca información sugería: «Tal vez haya obtenido unos resultadostan pobres porque no utilizo las palabras adecuadas. De no ser por eso, me encanta laidea. ¡Seguid así!»

El sistema poseía una función llamada Community encaminada a que los usuariospudieran localizar a compañeros con cometidos y papeles similares en la organiza-

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ción. Para ello, el sistema hacía coincidir las descripciones de los puestos de trabajoproporcionadas por los usuarios. En teoría, los nuevos usuarios deberían crearse un per-fil que describiera el papel o las responsabilidades de su puesto de trabajo por mediode texto libre. Si un usuario ya tenía un currículum vitae almacenado en otro lugar, secopiaría en ese campo. El perfil, una vez guardado y almacenado, se convertía en unafirma digital y, al pulsar el botón Community, se creaba una correspondencia entre lafirma del perfil del usuario y las demás. A continuación, se mostraba una lista de usua-rios en la pantalla. El usuario podía entonces visualizar la dirección de correo elec-trónico o el perfil de cualquier compañero pinchando en el hiperenlace correspon-diente y tenía la oportunidad de ponerse en contacto con él o con ella. Se trataba de quelos usuarios se volvieran conscientes de la presencia de los demás para así facilitar laaparición de comunidades en línea.

No obstante, pocos usuarios explotaron la función Community. Las principalesrazones que se alegaron para esta eventualidad fueron, o bien que ya conocían a su-ficientes personas en puestos de trabajo similares, o bien que la mayoría de los usua-rios con perfiles similares trabajaba en el mismo departamento que los encuesta-dos. Los encuestados no se mostraban muy interesados en encontrar a compañerosde trabajo del mismo parecer que ellos. Tal y como sugirió un usuario: «¿Qué utili-dad tiene ponerme en contacto con personas que hacen lo mismo que yo? Tal vez se-ría mejor unirme a los que saben cosas que yo no sé». Los que probaron la funciónCommunity la utilizaron tal sólo una vez y, en un caso, dos. Todos los entrevistados,excepto uno, consideraron que la función Community funcionaba, o, en sus pala-bras, que efectuaba las correspondencias que debía. Sin embargo, un usuario decla-ró haber estado conectado con personas con las que no tenía nada en común. Noera lo que esperaba y su reacción ante este resultado fue bastante negativa: «Segu-ro que es un fallo del sistema».

La función Similar Agents se añadió bastante tarde a la aplicación. Resultaba atra-yente incluir la función porque era especialmente fácil de utilizar. El plan inicial erapermitir que los usuarios buscaran y encontraran agentes similares y que los clonaranal copiarlos en su propia zona privada. Sin embargo, esta función no se instaló a tiem-po para el estudio. La única función que se les ofreció a los usuarios durante la prue-ba era encontrar a otros usuarios con agentes similares.

Resulta curioso que, aunque la función Similar Agents genera exactamente losmismos resultados que la función Community, tendía a utilizarse de manera muchomás frecuente y recibía bastante más interés. Un usuario comentó: «La verdad es queresulta muy interesante ver quién más está buscando este tipo de cosas.» Seis en-cuestados afirmaron haberse sorprendido de encontrar a determinadas personas quecompartían sus intereses y otros cuatro declararon que la función Similar Agents lesmostraba usuarios con intereses inesperados. Sin embargo, estos comentarios no se ex-presaron de manera negativa, como en el caso de las observaciones de la función Com-

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munity, sino que, más bien, los usuarios vieron estos resultados inesperados comonuevas percepciones útiles y ninguno puso en duda su buen funcionamiento.

Discusión

En lugar de inventar palabras clave inteligentes para describir sus intereses, los usua-rios declararon que preferirían utilizar ejemplos y señalar los documentos web de re-levancia. Puede que este resultado no resulte sorprendente: el acto de reconocer un do-cumento interesante utiliza el conocimiento tácito, mientras que la tarea de elegirpalabras clave descriptivas necesita de una traducción (nada insignificante) a conoci-miento explícito. Sin embargo, para muchos miembros de la organización, el uso depalabras clave es el método de búsqueda establecido, por lo que experimentaron difi-cultades para replantearse dichas prácticas. Aunque recibieron instrucciones de intro-ducir documentos enteros como consulta, algunos usuarios seguían escribiendo (al-gunas) palabras clave. Esto sugiere que el sistema debería facilitar y fomentar de formamás activa la utilización de documentos en lugar de palabras clave, tal vez permi-tiendo al usuario introducir una dirección de Internet en lugar de un texto. Podría evi-tarse así que el usuario introdujera sólo palabras clave.

A través de un paralelismo con los relatos de Polanyi de la descripción del rostroy de la asociación con las descargas eléctricas, podemos comprobar que nuestros in-tereses constituyen el extremo próximo de nuestro conocimiento tácito. En presenciadel extremo distal, representado en este caso por el documento web, al igual que an-tes por las tarjetas dibujadas y por las sílabas, somos capaces de prestar atención alextremo próximo, nuestros intereses. Polanyi explica: «Así llegamos a conocer estosdetalles concretos, sin ser capaces de identificarlos» (1998, p. 138). Con estos docu-mentos web somos capaces de comunicar parte del conocimiento tácito de nuestros in-tereses al resto de la organización.

Esta distinción entre el conocimiento tácito y el conocimiento explícito es com-parable con las diferencias entre las funciones Similar Agents y Community. Explicala causa por la que la función Community, basada en el conocimiento explícito, no seutilizó demasiado, mientras que la función Similar Agents, basada en el conocimien-to tácito, se exploró de manera más profunda.

A veces se piensa que las personas realizan su trabajo de acuerdo con las des-cripciones formales de su puesto, pero, tal como indica Brown (1998), la práctica dia-ria demuestra lo contrario. La postura de Brown coincide con las conclusiones prece-dentes de Argyris y Schön (1974), relativas a la visión del mundo y a los valores en losque creen las personas, que afirman que el comportamiento se basa en una «teoríaideal» (espoused theory) frente a una «teoría real» (theory in use). La estructura de laorganización y las descripciones de los departamentos, conocidas por sus miembros yficticias en la práctica, ilustran la teoría ideal del trabajo. La función Community se ba-

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saba en perfiles estáticos proporcionados por los propios usuarios que reflejaban las res-ponsabilidades oficiales que la organización les había encomendado. Como conse-cuencia, rechazaron dicha función por considerarla poco interesante.

La función Similar Agents es diferente a la función Community. No se basa enperfiles estáticos proporcionados para describir un papel oficial, sino en el conoci-miento tácito de nuestros intereses, que se hace explícito mediante agentes recicladosde forma dinámica, creados con un propósito totalmente distinto a los perfiles estáti-cos. Si bien el brusco «introduzca su perfil» equivale a la pregunta «¿Cuál es la des-cripción oficial de su puesto?», los agentes se crean sólo para el beneficio personal yno tienen en cuenta ninguna consideración oficial. Los intereses reales y verdaderosdominan la elección de temas, lo que hace que estos perfiles de búsqueda sean más«creíbles» que las anteriores descripciones de los puestos de trabajo. Las observacio-nes más notables de las entrevistas son que, al hacer coincidir los perfiles de cadapuesto, basados en el conocimiento explícito y en la teoría ideal del trabajo, el usua-rio se veía unido a compañeros que no esperaba y calificaba el resultado de «extraño»en un sentido negativo. Al mismo tiempo, los usuarios que encontraron correspon-dencias con agentes basados en el conocimiento tácito y en la práctica tuvieron resul-tados similares y los consideraron «interesantes». La teoría real, tácita, obviamente, ins-pira mayor fiabilidad.

El modelo de Nonaka y Takeuchi (1995) de creación e intercambio de conoci-miento apenas tiene en cuenta que el conocimiento es un recurso competitivo, no sólopara la organización sino para el individuo. Las personas no comparten el conoci-miento sin una motivación personal fuerte y de ninguna manera se desprenderán de élsin ser conscientes de lo que ganarán o perderán por ello. El planteamiento que sugiereeste estudio evita esta circunstancia problemática, ya que no exige una exterioriza-ción del conocimiento.

En cambio, el paradero del conocimiento sí que puede identificarse, hacerse ex-plícito y comunicarse. Así, el valor de los usuarios aumentará tanto para ellos (se iden-tifica que tienen un conocimiento determinado), como para la organización (que pue-de utilizar el conocimiento). Si los usuarios dejan de percibir el riesgo de que una basede datos pueda interceptar y reemplazar su conocimiento, serán menos reacios a con-tribuir. Davenport, Eccles y Prusak (1992) siguen la misma línea de razonamiento ensu ensayo sobre la política de la información: vale la pena gestionar el conocimiento co-lectivo de una organización, pero no necesariamente capturarlo. Hansen, Nohria y Tier-ney (1999) toman una postura similar al concluir que las estrategias de gestión del co-nocimiento deberían depender de la naturaleza del negocio. Cuando, para la resoluciónde problemas, se utiliza sobre todo el conocimiento tácito, debería permitirse comuni-car dicho conocimiento de forma personal, en lugar de intentar almacenarlo. Intentar ex-teriorizar el conocimiento tácito puede implicar graves problemas, ya que se pierden to-dos los matices y detalles que se intercambian en las interacciones físicas.

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Sin embargo, parece ser que a este enfoque aún le quedan determinados proble-mas por resolver. McDonald y Ackerman (1998) señalan que muchos sistemas de re-comendación no distinguen entre diferentes niveles de conocimiento. No existe unmodo de saber si un usuario con un interés determinado es un versado experto o un prin-cipiante curioso. Además, los intereses en sí son bastante fugaces. Los intereses pue-den variar con el tiempo, lo que no implica que se haya esfumado el conocimiento. Porejemplo, un programador experto en C++ interesado en ello, puede desarrollar un in-terés por la programación en Java y acabar centrándose por completo en este nuevo ám-bito. Puesto que el agente evolucionaría con el cambio de intereses del programador,resultaría imposible identificar a este usuario como un experto en C++.

En una futura versión de este sistema piloto, una nueva función permitirá buscarun interés concreto de manera explícita, al introducir una descripción y hacerla coin-cidir tanto con agentes como con perfiles de usuarios. Así, los miembros de la orga-nización serán capaces de encontrarse entre sí, según el conocimiento tácito de susintereses.

Sin embargo, ser capaces de encontrar este tipo de conocimiento es tan sólo elprimer paso, ya que sólo ayuda a identificar a los expertos de la organización. Es pre-ciso señalar que no impide que los expertos abandonen la organización, ni garantizaque tendrán tiempo o estarán dispuestos a compartir su conocimiento cuando se losoliciten. Davenport y Prusak (1997, p. 81) observan que «trazar un mapa de quién sabequé en una organización constituye un inventario de conocimiento fundamental, perono garantiza una disponibilidad continua del conocimiento». Fomentar un entornoque aprecie, impulse y recompense el intercambio activo de conocimiento, se trata deuna medida que va más allá del marco de este texto y que debería desarrollarse.

Conclusiones

Aunque la exteriorización del conocimiento tácito sea difícil, costosa y no siempredeseada, ha sido el principal enfoque de casi todos los proyectos de GC basados en SIo TI. Por el contrario, el trabajo que describe este texto constituye un intento novedo-so de utilizar las TI para explotar el conocimiento tácito sin necesidad de hacerlo ex-plícito. Contribuye, por tanto, a una interpretación que explica el modo en que el co-nocimiento tácito se activa y se hace tangible.

Este capítulo ha defendido que los intereses profesionales de los usuarios en elmarco de una empresa son manifestaciones del conocimiento tácito, y que el conoci-miento domina muchas de sus actividades diarias. Nos basamos en un subconjuntodel entorno de una organización (la intranet) para sugerir que los documentos web pue-den utilizarse para comunicar este conocimiento tácito, tan difícil de articular de no serasí. La investigación ha demostrado también que un sistema de recuperación de in-formación basado en la tecnología de agentes de software puede facilitar el proceso de

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gestión del conocimiento si se identifica el conocimiento tácito en la red de una orga-nización.

Lo anteriormente expuesto conlleva tres beneficios fundamentales. En primer lu-gar, el complejo problema de elaborar una definición exhaustiva de nuestros interesesse sustituye por la mucho más simple tarea de determinar si un documento es o no in-teresante. En segundo lugar, como un buen perfil tiene como resultado una informa-ción más precisa, existe un incentivo natural de mantenerlo mediante realimentación.En tercer lugar, el conocimiento no se exterioriza, sino que se le permite residir en elinterior de los usuarios y, por lo tanto, no se experimenta una pérdida de ventaja com-petitiva.

Los sistemas de recomendación pueden funcionar como visualizadores del cono-cimiento tácito sin que los usuarios se desprendan de su ventaja competitiva. De losresultados de la investigación se deduce también que los perfiles basados en un co-nocimiento tácito, identificado con la práctica, gozan de más fiabilidad que las des-cripciones de los puestos de trabajo basadas en la teoría ideal. Este aspecto tiene unaimplicación relevante para futuros sistemas de GC.

AgradecimientosDebemos dar las gracias a Volvo Information Technology por apoyarnos durante la in-vestigación y a Autonomy Nordic por permitirnos utilizar su software. Gracias tambiéna Jan Ljungberg, Magnus Bergquist y Rikard Lindgren del Viktoria Institute, por losútiles comentarios que han contribuido a enriquecer el presente texto.

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